сотрудницу государственного департамента посадили за торговлю персональными данными

Cотрудницу государственного департамента посадили за торговлю персональными данными

Мелинду Кей Джонсон, сотрудницу государственного департамента лицензирования города Сиэтл (орган, выдающий водительские удостоверения) приговорили к двум годам заключения за пособничество кардерам. Она изготавливала для мошенников поддельные водительские права, которые в США являются основным документом, удостоверяющим личность. С их помощью кардеры открывали счета в банках и затем использовали их для вывода похищенных денег.



- Вывод денег для мошенников является весьма актуальной задачей, - комментирует Николай Федотов, главный аналитик InfoWatch. - На этом пути для них воздвигнуты многочисленные препятствия в банковской структуре. В частности, при открытии счёта обязательно устанавливается личность клиента. Среди кардеров, фишеров и прочих киберпреступников спросом пользуется такой товар, как банковский счёт на подставное имя с дебетовой картой к нему. Но для его открытия требуется подкупить банковского служащего или заиметь поддельное удостоверение.

За 10 лет работы осужденная сделала преступникам по меньшей мере 9 поддельных документов, получая за каждый по 3 тысячи долларов. С помощью только этих водительских удостоверений мошенники вывели 200 тысяч. Также банковские карты на подложные имена преступники использовали, чтобы приобрести сигареты на сотни тысяч долларов в сети магазинов Sam’s Club в Калифорнии. Сигареты затем сдали в магазин в Голливуде, где они были проданы за наличные по сниженной цене.

Прочие участники преступной группировки в ходе судебного заседания тоже были признаны виновными и будут приговорены к наказанию позже.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru